使用set_index函数将多个数据列转化为多层行索引

最新推荐文章于 2024-12-10 16:15:25 发布

美丽风景-c

最新推荐文章于 2024-12-10 16:15:25 发布

阅读量180

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HackSquad/article/details/132681958

Python 专栏收录该内容

87 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何使用Python pandas库的set_index函数将多个数据列转化为多层行索引，以方便数据的分析和处理。通过示例展示了如何将姓名和班级列设置为行索引，以及如何选择性地修改原数据集。

使用set_index函数将多个数据列转化为多层行索引

在Python中，pandas库提供了丰富的函数和方法来处理和操作数据。其中，set_index函数是一个非常有用的函数，可以将一个或多个数据列转化为行索引，从而更方便地对数据进行分析和处理。本文将介绍如何使用set_index函数将多个数据列转化为多层行索引，并提供相关的源代码示例。

首先，我们需要确保已经安装了pandas库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

安装完成后，我们可以开始使用set_index函数。下面是一个示例数据集，包含了学生的姓名、班级和成绩信息：

import pandas as pd

data = {
   
   
    '姓名': ['张三',

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

美丽风景-c

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

使用`set_index`函数将数据列转化为行索引 - Python

Byte_O_O的博客

09-03

316

函数，我们可以轻松地将DataFrame中的一列或多列数据转化为行索引。函数默认会生成一个新的DataFrame，并保留原始DataFrame的副本。在这个示例中，我们使用了"Name"和"City"两列作为行索引，生成一个多级索引的DataFrame。函数是一个非常有用的函数，可以将DataFrame中的一列或多列数据转化为行索引。可以看到，"Name"列已经转化为了行索引，并且在DataFrame的左侧显示。除了单个列之外，我们还可以将多列作为行索引。如果你想撤销索引并将其恢复为列，可以使用。

pandas读取csv数据、使用set_index函数把多个数据列转化为多层行索引（keys参数指定需要被转化的多个数据列列表、形成多层行索引）

data+scenario+science+insight

11-03

645

pandas使用read_csv函数读取csv数据、index_col参数指定作为行索引的数据列索引列表形成复合（多层）行索引、header参数指定作为列索引的行索引列表形成复合（多层）列索引、使用set_index函数把多个数据列转化为多层行索引（keys参数指定需要被转化的多个数据列列表、形成多层行索引）

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

python中set index_Python set_index和reset_index详解

weixin_39783512的博客

12-03

1万+

再来介绍一下set_index函数的使用。set_index就是将列转换为索引，其参数如下：set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)keys是要设置为索引的列表。drop:默认为true，表示是否将作为新索引的列删除。如果为false，则保留原来的列，true则删除原列，示例如下。...

pandas中的set_index( )函数

liguandong

10-18

7万+

set_index( ) 将 DataFrame 中的列转化为行索引。如下图所示：默认的，当列变成行索引之后，原来的列就没了，但是可以通过设置drop来保留原来的列。

pandas中set_index得用法

weixin_44228413的博客

04-15

900

pandas中的set_index方法用于将 DataFrame 中的一列或多列设置为索引。这在数据分析和处理中非常有用，特别是当你想要根据某列的值来重新组织或查询数据时。以下是set_indexdropappendinplace。

python数据分析基础—pandas中set_index()、reset_index()的使用

sodaloveer的博客

09-01

1万+

python数据分析基础—pandas中set_index()、reset_index()的使用

pandas读取csv数据、header参数指定作为列索引的行索引列表形成复合（多层）列索引、使用set_index函数把数据列转化为行索引（keys参数指定需要被转化的层列索引）

data+scenario+science+insight

12-24

432

pandas使用read_csv函数读取csv数据、index_col参数指定作为行索引的数据列索引列表形成复合（多层）行索引、header参数指定作为列索引的行索引列表形成复合（多层）列索引、使用set_index函数把数据列转化为行索引（keys参数指定需要被转化的层列索引）

pandas读取csv数据、参数指定作为行索引的数据列索引列表形成复合（多层）行索引、使用set_index函数把数据列转化为行索引（keys参数指定需要被转化的数据列）

data+scenario+science+insight

12-26

691

pandas使用read_csv函数读取csv数据、index_col参数指定作为行索引的数据列索引列表形成复合（多层）行索引、header参数指定作为列索引的行索引列表形成复合（多层）列索引、使用set_index函数把数据列转化为行索引（keys参数指定需要被转化的数据列）

pandas使用read_csv函数读取csv数据、sort_index函数基于多层行索引对数据排序（设置ascending参数列表指定不同层行索引的排序方向）

data+scenario+science+insight

12-22

382

pandas使用read_csv函数读取csv数据、index_col参数指定作为行索引的数据列索引列表形成复合（多层）行索引、sort_index函数基于多层行索引对数据排序（设置ascending参数列表指定不同层行索引的排序方向）

10分钟学会Pandas多层级索引

Python_Ai_Road的博客

07-20

3060

Pandas库的名字来源于其中3种主要数据结构开头字母的缩写： Panel,Dataframe,Series。其中Series表示一维数据，Dataframe表示二维数据，Panel表示三维数据。但实际上，当数据高于二维时，我们一般用包含多层级索引的Dataframe进行表示，而不是使用Panel。原因是使用多层级索引展示数据更加直观，操作数据更加灵活，并且可以表示3维，4维乃至任意...

Python函数：set_index（）

Ajdidfj的博客

02-28

1万+

用法： DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 使用现有列设置 DataFrame 索引。使用一个或多个现有的列或数组(具有正确的长度)设置DataFrame索引(行标签)。索引可以替换现有的索引，也可以在其上展开。 keys：这个参数可以是单个列键、与调用DataFrame相同长度的单个数组，或者包含列键和数组的任意组合的列表。在这里，数组包括Seri.

【pandas】set_index函数详解

weixin_43298886的博客

08-21

3万+

参数 keys : 要设置为索引的列名（如有多个应放在一个列表里） drop : 将设置为索引的列删除，默认为True append : 是否将新的索引追加到原索引后（即是否保留原索引），默认为False inplace : 是否在原DataFrame上修改，默认为False verify_integrity : 是否检查索引有无重复，默认为False 示例参数keys keys指定的列将被设置为索引 import pandas as pd data = pd.DataFrame([['Alice'

用Python一分钟搞定，从几百个Excel中查找数据_python从多个excel表中提取多个元素

2401_89308178的博客

12-10

583

首先导入需要的库本例中涉及旧表的打开和新表的创建，因此需要从openpyxl导入load_workbook和Workbook(如果是ppt和word用到的模块就更智能了，一个方法就能搞定)那么我们可以遍历每一张表，然后遍历第一列(名称列，也可以看作A列)每一个有数据的单元格，如果单元格中的文字为我们需要的档案名，就把这一行提取出来放到新的表格中，进一步梳理步骤为。按照前面的分析，需要遍历名称列，判断每一个单元格的值是不是需要的档案名。这里应注意，如果已经循环到需要的单元格，就可以停止循环了，但。

10分钟学会用Pandas做多层级索引

Python大本营的博客

07-17

7670

作者 |梁云1991来源 | Python与算法之美（ID：Python_Ai_Road）【导语】Pandas库的名字来源于其中3种主要数据结构开头字母的缩写：Pane...

pandas中关于set_index和reset_index的用法

最新发布

03-13

<think>好的，用户的问题是关于pandas中MultiIndex.from_tuples和set_index方法在设置多层索引时的区别。我需要先回忆这两个方法的具体用法和适用场景。首先，MultiIndex.from_tuples属于直接生成多层索引对象的函数，通常用于从元组列表创建索引。比如，当用户有一个包含多个元组的列表，每个元组代表不同层级的索引值时，可以使用这个方法生成MultiIndex，然后将其赋值给DataFrame的index或columns参数。这在构建多层索引结构时比较直接，尤其是在数据初始化阶段。而set_index是DataFrame的一个方法，用于将现有的列转换为索引。用户可以通过指定列名列表来创建多层索引，比如df.set_index(['A', 'B'])，这样会将列'A'和'B'从数据中移到索引部分，形成多层索引。这种方法更适合在已有DataFrame的基础上调整索引结构，不需要预先构造MultiIndex对象。接下来需要比较两者的区别，包括使用场景、灵活性、数据保留性、语法差异和性能等方面。例如，MultiIndex.from_tuples通常在创建DataFrame时直接指定索引，而set_index则是在已有数据上修改。此外，set_index会默认删除原来的列，除非设置drop=False，而MultiIndex.from_tuples生成索引时不影响原有数据列。还要考虑用户可能的实际应用场景，比如是否需要保留原有列，或者是否需要动态调整索引结构。比如，如果数据已经有一个包含层次结构的列，使用set_index会更方便；而如果索引值需要从外部元组数据生成，可能更适合用MultiIndex.from_tuples。同时，需要参考提供的引用内容。引用[5]提到set_index可以通过列名列表创建多层索引，而引用[1]、[2]、[3]说明MultiIndex.from_tuples用于生成多层索引结构，输入是元组列表。引用[4]提到在pivot_table中使用index参数传入多个列名形成多层索引，这可能与set_index方法类似。最后，要确保回答结构清晰，分点列出区别，并给出示例代码，帮助用户理解。同时生成的相关问题需要覆盖使用场景、方法选择、数据保留、性能比较和应用实例等方面，以便用户进一步探索。</think>### Pandas中MultiIndex.from_tuples与set_index创建多层索引的区别在Pandas中，`MultiIndex.from_tuples`和`set_index`均可用于创建多层索引，但两者的应用场景和实现方式有本质差异。以下是具体对比： --- #### 1. **功能定位** - **`MultiIndex.from_tuples`** 直接生成多层索引对象（`MultiIndex`），通常用于**从外部数据结构（如元组列表）显式构造索引**。例如： ```python import pandas as pd # 元组列表定义索引层级 tuples = [('A', 1), ('A', 2), ('B', 1)] multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['Level1', 'Level2']) # 应用索引到DataFrame df = pd.DataFrame(data=[[10], [20], [30]], index=multi_index) ``` 输出索引结构为： ``` MultiIndex([('A', 1), ('A', 2), ('B', 1)], names=['Level1', 'Level2']) ``` - **`set_index`** 将DataFrame中**现有的列转换为索引**，适用于**基于已有列动态构建多层索引**的场景： ```python df = pd.DataFrame({'Level1': ['A', 'A', 'B'], 'Level2': [1, 2, 1], 'Value': [10, 20, 30]}) df.set_index(['Level1', 'Level2'], inplace=True) ``` 输出索引结构同上，但原始列`Level1`和`Level2`会被**默认删除**（可通过`drop=False`保留）。 --- #### 2. **灵活性对比** - **数据来源** - `MultiIndex.from_tuples`需要**预先定义索引值**（元组列表），适合索引与数据内容分离的场景[^1][^3]。 - `set_index`直接利用**现有列**，适合索引与数据列紧密关联的场景[^5]。 - **索引层级命名** - `MultiIndex.from_tuples`通过`names`参数命名层级[^1]。 - `set_index`的层级名称继承自列名。 --- #### 3. **数据保留性** - **`MultiIndex.from_tuples`** 仅影响索引结构，不修改原始数据列。 - **`set_index`** 默认会**删除被设置为索引的列**（可通过`drop=False`保留）。 --- #### 4. **语法与性能** - **语法简洁性** `set_index`语法更简洁，适合快速操作；`MultiIndex.from_tuples`需额外构造索引对象。 - **性能差异** 两者性能接近，但`set_index`在大型数据集上可能略优（因直接操作列数据）。 --- #### 5. **典型应用场景** | 方法 | 适用场景 | |------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | `MultiIndex.from_tuples` | 从外部元组生成索引、构建复杂层级结构（如多维时间序列）[^3] | | `set_index` | 基于现有列快速创建索引、动态调整索引结构（如分组聚合后重置索引）[^4][^5] | --- #### 示例对比 ```python # 方法1：使用MultiIndex.from_tuples tuples = [('A', 1), ('A', 2), ('B', 1)] multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['L1', 'L2']) df1 = pd.DataFrame({'Value': [10, 20, 30]}, index=multi_index) # 方法2：使用set_index df2 = pd.DataFrame({'L1': ['A', 'A', 'B'], 'L2': [1, 2, 1], 'Value': [10, 20, 30]}) df2.set_index(['L1', 'L2'], inplace=True) ``` ---